陕西省自然科学基金(2012JQ8016) 作品数:5 被引量:12 H指数:3 相关作者: 李小春 李卫华 贾春阳 邓长来 更多>> 相关机构: 空军工程大学 中国人民解放军93307部队 更多>> 发文基金: 陕西省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 航空宇航科学技术 更多>>
多特征自适应融合的高分辨率遥感影像变化检测 被引量:5 2015年 常规的遥感影像变化检测主要基于光谱信息,没有充分挖掘高分辨率遥感影像的多特征信息,导致检测结果完整性不高、准确性低等问题,针对此问题,提出一种基于面向对象思想的多特征自适应融合的遥感影像变化检测方法。首先,应用e Cognition软件对两时相遥感影像进行分割,提取影像对象的光谱、纹理、形状特征,然后构建神经网络进行特征融合,自适应地调节特征融合权值,得到最终检测结果。实验结果表明,多特征自适应融合的检测方法能够有效减小漏检、虚检概率,提高检测的准确性与完整性。 全卫澎 李卫华 李小春关键词:遥感影像 变化检测 自适应调节 基于ICA的变化检测新方法 被引量:3 2013年 不断增长的遥感影像的多样性对变化检测算法的鲁棒性和准确性提出了更高的要求,通过分析基于独立成分分析(ICA)的变化检测算法面临的在原始数据矩阵分块时数据尺寸减小,影像信息丢失的问题,提出了一种改进的利用非抽样小波变换(UDWT)的分块方法。同时,为了更好的抑制噪声对变化检测结果的影响,利用面向对象的分割方法得到遥感影像中的各个影像对象,并提取出各影像对象的特征形成特征影像代替原始的遥感影像进行变化检测。最后通过仿真比较验证了方法的准确性和鲁棒性。 贾春阳 李卫华 李小春 邓长来关键词:影像特征 变化检测 CA 面向对象的ICA变化检测新方法 被引量:1 2014年 通过分析高分辨率影像变化检测方法存在的问题,提出了结合面向对象和非抽样小波变换(undecimated discrete wavelet transform,UDWT)的独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)变化检测新算法。利用面向对象处理方法提取的影像对象特征图作为构建ICA子空间估计输入向量的数据,改善了对噪声抑制的效果,同时,提出了自适应权值的影像对象提取算法,进一步优化了面向对象的处理方法;采用非抽样小波变换进行分块有效克服了现有分块方法带来的ICA子空间估计输入向量尺寸缩减、子空间估计不准确的突出问题。定性定量仿真结果表明:与典型的ICA算法和UDWT算法相比,新算法在高分辨影像变化检测的准确性和鲁棒性方面都得到了很大的改善。 李小春 贾春阳 李卫华关键词:变化检测 基于统计与频谱模型特征融合的纹理图像分割 被引量:3 2014年 纹理分析方法主要包括统计法、结构法和频谱法。由于不同纹理分析方法的侧重点和适用对象不一样,传统的单一特征分析方法存在一定的局限性。结合统计法和频谱法对纹理进行分析,利用灰度共生矩阵得到纹理的统计特征,应用Gabor变换得到多尺度、多方向的纹理特征,提出一种依据纹理宏、微特性加权的新的特征融合的方法,最后进行K均值聚类得到分割结果。实验结果表明,与传统应用单一纹理分析方法相比,该方法在保持边缘准确性和区域一致性上有一定程度的提高。 全卫澎 李卫华 李小春 贾春阳关键词:GABOR变换 灰度共生矩阵 特征加权 K均值聚类 无监督特征优选高分辨率影像变化检测新方法 2016年 通过分析面向对象高分辨率影像变化检测面临的问题,从影像对象多特征选择与利用入手来提高其变化检测的性能。提出了一种面向对象的非监督特征优选的变化检测方法,首先利用面向对象的分割方法对原始影像进行分割得到各影像对象并提取特征形成特征影像;然后按尽量消除数据冗余原则提取各单特征影像的变化检测结果;最后利用直方图相交的方法与基准影像中的变化强度信息作比较,并以此为依据进行特征优选。在此基础上利用马尔科夫随机场(Markov Random Fields,MRF)模型将优选特征的变化检测结果进行自动融合。新算法很好地实现了多特征的自动优选和综合利用,验证结果表明算法具有很好的变化检测准确性和鲁棒性性能。 李小春 贾春阳 李卫华 全卫澎关键词:变化检测 面向对象